Python腦電實驗是將計算機編程技術應用于神經科學與認知研究的一種方法。Python腦電實驗可以幫助研究人員精確地記錄腦電信號，進行腦電信號分析，并快速完成實驗數據處理。以下是Python腦電實驗的一些介紹和代碼示例。

# 導入EEG信號處理庫
import mne
# 定義實驗參數
sfreq = 1000
tmin = 0
tmax = 10
# 加載EEG數據
raw = mne.io.read_raw_eeglab('datasets/eeglab_raw.set')
# 選擇正確通道
raw.pick_channels(ch_names=['Fz', 'Cz', 'Pz'])
# 選擇正確的時間段
raw.crop(tmin=tmin, tmax=tmax)
# 篩選高斯白噪聲
raw.notch_filter(freqs=[50, 100], method='spectrum_fit', filter_length='auto')
# 去眼電偽跡
raw.filter(l_freq=1, h_freq=None)
# 轉換為DataFrame
df = raw.to_data_frame()
# 打印數據
print(df.head())

上述代碼可以幫助研究人員快速對腦電信號進行處理和分析，還可以方便地進行實驗數據可視化，并得到更加精確的實驗結果。Python腦電實驗的應用可以幫助神經科學與認知研究人員更好地理解腦功能以及認知過程，并為未來的研究工作提供更多的支持和幫助。